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基于DnCNN与多尺度特征提取的地震数据去噪方法
1
作者
刘威
徐振旺
+2 位作者
未晛
江源
陈伟
《西安石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期18-31,共14页
地震数据中混杂的随机噪声严重影响数据的解释和应用,传统的去噪方法在去除噪音的同时无法避免丢失有效信号,难以满足精准去噪的需求。为此提出了一种基于降噪卷积神经网络(DnCNN)与多尺度特征提取的地震数据去噪方法。在多尺度特征提...
地震数据中混杂的随机噪声严重影响数据的解释和应用,传统的去噪方法在去除噪音的同时无法避免丢失有效信号,难以满足精准去噪的需求。为此提出了一种基于降噪卷积神经网络(DnCNN)与多尺度特征提取的地震数据去噪方法。在多尺度特征提取模块中加入通道注意力机制、空间注意力机制以及深度可分离卷积,并且借鉴残差网络结构,使得网络不仅可以学习不同尺度的特征,还能够合理分配不同通道和空间的权重,充分利用数据之间的相关性。这种方法不仅显著提升了网络训练的效果,而且在去噪的同时,能够最大程度地保留原始地震数据的有效信号和局部细节。
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关键词
地震数据去噪
深度学习
多尺度特征
DnCNN
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职称材料
题名
基于DnCNN与多尺度特征提取的地震数据去噪方法
1
作者
刘威
徐振旺
未晛
江源
陈伟
机构
长江大学非常规油气省部共建协同创新中心
中国石油辽河油田公司石油勘探开发研究院
北京劳动保障职业学院城市安全学院
气象信息与信号处理四川省高校重点实验室
数学地质四川省重点实验室
出处
《西安石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期18-31,共14页
基金
国家自然科学基金项目“基于经验模态分解的自由表面多次波衰减方法研究”(41804140)
数学地质四川省重点实验室开放基金项目“基于循环谱增强技术的复杂叠置致密河道储层预测方法研究”(scsxdz2023-10)。
文摘
地震数据中混杂的随机噪声严重影响数据的解释和应用,传统的去噪方法在去除噪音的同时无法避免丢失有效信号,难以满足精准去噪的需求。为此提出了一种基于降噪卷积神经网络(DnCNN)与多尺度特征提取的地震数据去噪方法。在多尺度特征提取模块中加入通道注意力机制、空间注意力机制以及深度可分离卷积,并且借鉴残差网络结构,使得网络不仅可以学习不同尺度的特征,还能够合理分配不同通道和空间的权重,充分利用数据之间的相关性。这种方法不仅显著提升了网络训练的效果,而且在去噪的同时,能够最大程度地保留原始地震数据的有效信号和局部细节。
关键词
地震数据去噪
深度学习
多尺度特征
DnCNN
Keywords
seismic data denoising
deep learning
multi-scale feature
DnCNN
分类号
TE19 [石油与天然气工程—油气勘探]
P631.443 [天文地球—地质矿产勘探]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DnCNN与多尺度特征提取的地震数据去噪方法
刘威
徐振旺
未晛
江源
陈伟
《西安石油大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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